Cơn bùng nổ đầu tư trí tuệ nhân tạo đang được so sánh với bong bóng dot-com của đầu những năm 2000, khi các nhà quan sát ngành công nghệ nâng cao mối lo ngại về việc chi tiêu không bền vững và lợi nhuận đáng ngờ. Trong khi các công ty công nghệ lớn đổ hàng tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng AI và các startup, các cuộc thảo luận cộng đồng cho thấy sự hoài nghi ngày càng tăng về khả năng tồn tại lâu dài của các mô hình kinh doanh AI hiện tại.
Tiếng Vọng Của Kỷ Nguyên Dot-Com
Các cựu chiến binh của ngành công nghệ đang thấy những mô hình quen thuộc xuất hiện. Việc xây dựng quy mô lớn các trung tâm dữ liệu cho việc huấn luyện AI phản ánh sự mở rộng quá mức đã đặc trưng cho cơn bùng nổ internet cuối những năm 1990. Hồi đó, các công ty như Nortel và vô số startup đã đốt cháy tiền của nhà đầu tư trước khi sụp đổ, để lại những tòa nhà văn phòng trống và quyền chọn cổ phiếu vô giá trị. Chi tiêu cơ sở hạ tầng AI ngày nay theo một quỹ đạo tương tự, với các công ty đầu tư mạnh vào cụm GPU và sức mạnh tính toán mà không có con đường rõ ràng đến khả năng sinh lời.
Sự so sánh vượt ra ngoài chỉ các mô hình chi tiêu. Giống như bong bóng dot-com, các khoản đầu tư AI hiện tại được thúc đẩy nhiều hơn bởi nỗi sợ bỏ lỡ thay vì các nguyên tắc kinh doanh vững chắc. Các công ty đang đặt cược lớn vào các khả năng AI có thể không hiện thực hóa nhanh chóng hoặc sinh lời như đã hứa hẹn.
So sánh bong bóng - Dot-Com so với AI:
- Dot-Com (những năm 1990-2000): Xây dựng văn phòng quá mức, startup thất bại, quyền chọn cổ phiếu vô giá trị
- AI (những năm 2020): Xây dựng trung tâm dữ liệu quá mức, chi phí tính toán cao, mô hình doanh thu không chắc chắn
- Điểm khác biệt chính: Các công ty dẫn đầu AI hiện tại ( Google , Microsoft , Apple ) có các hoạt động kinh doanh cốt lõi sinh lời để hấp thụ tổn thất
Vấn Đề Khả Năng Sinh Lời
Bất chấp sự cường điệu xung quanh trí tuệ nhân tạo, nhiều công ty AI gặp khó khăn với cái mà những người trong ngành gọi là kinh tế đơn vị tệ hại - một mô tả thô nhưng chính xác về việc họ không thể tạo ra lợi nhuận bền vững. Chi phí huấn luyện và vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn cao một cách thiên văn, trong khi các dòng doanh thu vẫn không chắc chắn.
Ngay cả các ứng dụng AI thành công thường phục vụ như các công cụ năng suất đắt tiền thay vì các máy biến đổi kinh doanh cách mạng. Nhiều người dùng thấy AI hữu ích cho các tác vụ nhỏ như viết script hoặc động não ý tưởng, nhưng tiện ích này không biện minh cho các khoản đầu tư khổng lồ đang được thực hiện. Khoảng cách giữa giá trị thực tế hiện tại của AI và tiềm năng lý thuyết của nó tiếp tục mở rộng khi các công ty chi tiêu nhiều hơn cho phát triển và cơ sở hạ tầng.
Những mối quan ngại lớn về đầu tư AI:
- Việc xây dựng cơ sở hạ tầng GPU gợi nhớ đến sự mở rộng quá mức thời kỳ bong bóng dot-com
- Chi phí đào tạo và suy luận cao cho các mô hình ngôn ngữ lớn
- Lộ trình sinh lời không rõ ràng cho nhiều startup AI
- Khoảng cách giữa tính hữu dụng thực tế của AI và các khoản đầu tư khổng lồ
Động Lực Thị Trường và Thách Thức Thời Gian
Bong bóng AI hiện tại khác với các bong bóng công nghệ trước đây ở một điểm quan trọng: các nhân tố chính đã là những công ty có lợi nhuận với các dòng doanh thu đa dạng. Không giống như các startup dot-com thuần túy, các công ty như Microsoft , Google và Apple có thể hấp thụ tổn thất AI thông qua các doanh nghiệp hiện có của họ. Tuy nhiên, điều này không loại bỏ hoàn toàn rủi ro.
Việc xây dựng khổng lồ các trung tâm dữ liệu nhắc nhở tôi về khoảng thời gian đó. Vâng, tất cả sẽ sụp đổ.
Thách thức nằm ở thời gian. Các bong bóng thị trường có thể tồn tại lâu hơn so với những gì phân tích hợp lý cho thấy chúng nên, khiến các nhà đầu tư khó biết khi nào nên thoát ra. Nhà kinh tế học nổi tiếng John Maynard Keynes từng quan sát rằng thị trường có thể duy trì phi lý lâu hơn so với khả năng duy trì khả năng thanh toán của các nhà đầu tư - một nguyên tắc áp dụng trực tiếp cho chu kỳ đầu tư AI hiện tại.
Thách thức về thời điểm thị trường:
- Nguyên lý Keynes : Thị trường có thể duy trì sự phi lý lâu hơn so với khả năng duy trì thanh khoản của các nhà đầu tư
- Khó dự đoán chính xác thời điểm bong bóng vỡ tung
- Các công ty công nghệ lớn có thể chịu đựng được những tổn thất từ AI thông qua các nguồn doanh thu hiện có
- Các công ty AI tư nhân dễ bị tổn thương hơn trước việc cắt giảm nguồn vốn
Ứng Dụng Thực Tế vs. Cường Điệu
Trong khi các công cụ AI đã tìm thấy các trường hợp sử dụng thực sự, các ứng dụng thực tế của chúng thường không đạt được những lời hứa biến đổi được đưa ra bởi các công ty và nhà đầu tư. Nhiều chuyên gia sử dụng AI như một công cụ tìm kiếm tinh vi hoặc trợ lý viết, nhưng các ứng dụng này không đòi hỏi các tài nguyên tính toán khổng lồ mà các công ty đang xây dựng.
Sự ngắt kết nối giữa khả năng hiện tại của AI và cơ sở hạ tầng được xây dựng để hỗ trợ nó cho thấy một vấn đề thừa công suất đáng kể. Khi bong bóng cuối cùng xì hơi, phần lớn phần cứng đắt tiền này có thể ngồi không hoặc được tái sử dụng cho các tác vụ tính toán khác với một phần nhỏ chi phí ban đầu của nó.
Nhìn Về Phía Trước
Bong bóng đầu tư AI có thể sẽ theo mô hình của các bong bóng công nghệ trước đây: hưng phấn ban đầu, tiếp theo là kiểm tra thực tế, sau đó là một sự điều chỉnh tách biệt các công nghệ thực sự hữu ích khỏi các khái niệm được thổi phồng quá mức. Câu hỏi không phải là liệu AI có tiếp tục hữu ích hay không - nó gần như chắc chắn sẽ như vậy - mà là liệu các mức đầu tư hiện tại và định giá công ty có phản ánh kỳ vọng thực tế về tác động kinh tế ngắn hạn của AI hay không.
Các nhà đầu tư và công ty thông minh đã chuẩn bị cho sự điều chỉnh cuối cùng bằng cách tập trung vào các ứng dụng AI thực tế với các trường hợp kinh doanh rõ ràng thay vì đuổi theo các chu kỳ cường điệu mới nhất. Những người sống sót của bong bóng này có thể sẽ là những người xây dựng các doanh nghiệp bền vững xung quanh khả năng thực tế của AI thay vì tiềm năng lý thuyết của nó.
Tham khảo: Pluralistic: The real (economic) AI apocalypse is nigh (27 Sep 2023)